Stage de Master
il y a 2 semaines
**Stage de Master - Decentralized learning in the presence of heterogeneous system devices**:
- Réf
- **ABG-117916**
- Stage master 2 / Ingénieur- Durée 6 mois- Salaire net mensuel Around 600 euros- 15/11/2023- Université Côte d'Azur - Laboratoire I3S- Lieu de travail- Sophia Antipolis Provence-Alpes-Côte d'Azur France- Champs scientifiques- Sciences de l’ingénieur
- Electronique
- Informatique
- Mots clés- Decentralized learning, distributed data collection, optimization, streaming data-
- 31/12/2023**Établissement recruteur**:
**Site web**:
Laboratoire I3S, CNRS, Équipe SIS (groupe MediaCoding), Euclide B, 2000 Rte des Lucioles, 06900 Sophia Antipolis, France.
**Description**:
- literature review (decentralized and federated learning in statistical heterogeneous settings);
- develop an approach for decentralized learning in statistical heterogeneous settings in the
presence of heterogeneous system devices;- compare the approach to state-of-the-art methods;
- write the final report or the master’ thesis.
**Research work extension**: The expertise developed within this project will allow to extend and propose new methods for decentralized learning in the context of a PhD that will start in September 2024.- be a master 2 student or an engineering student in the final year;
- have a strong background in machine learning as well as good knowledge in signal
processing, linear algebra, inverse problems (regularization), and convex optimization;- have a good programming experience (Matlab or Python);
- have a high level of written/spoken English.
**References**:
[1] R. Nassif, S. Vlaski, C. Richard, J. Chen, and A. H. Sayed, “Multitask Learning over Graphs: An approach for distributed, streaming machine learning,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 37, no. 3, pp. 14-25, 2020.
[2] B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. Y. Arcas. “Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data”. In Proc. Int. Conf. Artif. Intell. Stat., vol. 54, pp. 1273-1282, 2017.
[3] T. Li, A. K. Sahu, A. S. Talwalkar, and V. Smith, “Federated learning: Challenges, methods, and future directions,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 37, pp. 50-60, May 2020.
[4] V. Smith, C.K. Chiang, M. Sanjabi, and A. S. Talwalkar, “Federated multi-task learning,” in Proc. Adv. Neural Inf. Process. Syst., Long Beach, CA, USA, Dec. 2017, vol. 30.
[5] P. Kairouz, H. B. McMahan, B. Avent, A. Bellet, M. Bennis, A. N. Bhagoji,..., and S. Zhao, “Advances and open problems in federated learning,” Found. Trends Mach. Learn., vol. 14, no. 1-2, pp. 1-210, 2021.
**Profil**:
- be a master 2 student or an engineering student in the final year;
- have a strong background in machine learning as well as good knowledge in signal
processing, linear algebra, inverse problems (regularization), and convex optimization;- have a good programming experience (Matlab or Python);
- have a high level of written/spoken English.
**Prise de fonction**:
- 01/02/2023
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Stage de Master
il y a 1 mois
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